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Sumo Logic Japanese

AWS Lambda ULM アプリケーションのインストールとダッシュボードの表示

Sumo Logic アプリケーションのインストール

これで AWS Lambda ULM の収集のセットアップが完了したため、AWS Lambda ULM 用 Sumo Logic アプリケーションをインストールして、事前設定済みの検索やダッシュボードを使用でき、データに関するインサイトが得られます。 

アプリケーションをインストールするには、次の手順を実行します。

[App Catalog (App カタログ)] でアプリケーションを特定してインストールします。インストール前にアプリケーションに含まれているダッシュボードのプレビューを見たい場合は、[Preview Dashboards (ダッシュボードのプレビュー)] をクリックします。

  1. [App Catalog (App カタログ)] でアプリケーションを探して選択します 
  2. アプリケーションをインストールするには、[Add to Library (ライブラリに追加)] をクリックして、以下のフィールドに情報を入力します。
    1. App Name (アプリケーション名)。アプリケーションに既存の名前をそのまま使用することも、任意の名前を入力することもできます。

    2. CloudWatch Lambda LogSource (CloudWatch Lambda ログ Source)。以下のいずれかのオプションを選択します。
      • [Source Category] を選択し、リストから Source Category を選択します。
      • [Enter a Custom Data Filter (カスタム データ フィルタを入力)] を選択して、カスタム Source Category の先頭にアンダースコアを付けて入力します。例: (_sourceCategory=MyCategory)。
    3. CloudTrail Lambda Data Events Source (CloudTrail Lambda データ イベント Source)。以下のいずれかのオプションを選択します。
      • [Source Category] を選択し、リストから Source Category を選択します。
      • [Enter a Custom Data Filter (カスタム データ フィルタを入力)] を選択して、カスタム Source Category の先頭にアンダースコアを付けて入力します。例: (_sourceCategory=MyCategory)。
    4. CloudWatch Lambda Metrics Source (CloudWatch Lambda メトリクス Source)。以下のいずれかのオプションを選択します。
      • [Source Category] を選択し、リストから Source Category を選択します。
      • [Enter a Custom Data Filter (カスタム データ フィルタを入力)] を選択して、カスタム Source Category の先頭にアンダースコアを付けて入力します。例: (_sourceCategory=MyCategory)。
    5. Advanced (詳細)[Location in Library (ライブラリの場所)] (デフォルトはライブラリの [Personal (個人用)] フォルダ) を選択するか、[New Folder (新規フォルダ)] をクリックして新しいフォルダを作成します。
    6. [Add to Library (ライブラリに追加)] をクリックします。

測定単位について

このセクションでは、ダッシュボード パネルの情報の基礎となる測定単位と計算のいくつかについて説明します。

  • Duration (ms) (期間 (ミリ秒))。関数の期間とは、呼び出しの結果として関数が実行を開始してから関数の実行が停止されるまでの実時間です。関数の期間は、パフォーマンスの測定に使用されます。
  • Billed Duration (課金期間)。課金期間の値は、100 ミリ秒を単位として切り上げられます。
  • Memory Size (メモリ サイズ)。関数に割り当てられているメモリ量です。
  • Max Memory (MB) Used (最大使用メモリ (MB))。関数が実際に使用したメモリ量 (MB) です。パフォーマンスの測定に使用します。
  • Compute Usage (GB-s) (計算使用量 (GB-s))。メモリ サイズ課金期間の積 (メモリ サイズ * 課金期間) です。
  • 課金計算 = 関数で設定されているメモリ (GB) x リクエスト期間 (秒) です。実際のクエリでは、Sumo Logic は MB を GB に変換し、ミリ秒を秒に変換することで、実際の請求数値を取得します。実際の費用は顧客ごとに変わります。この測定はコストの計算用です。
  • Unused Memory (未使用メモリ)。メモリ サイズ - 最大使用メモリ = 未使用メモリです。請求は (自分で割り当てた) メモリ サイズに基づいて行われるため、この値は、割り当ての妥当性を示します。
  • IteratorAge (イテレータ エイジ)。この AWS Lambda CloudWatch メトリクスは、ストリーム ベース呼び出し (Amazon DynamoDB ストリームまたは Kinesis ストリームによってトリガされる関数) に対して出力されます。処理されたレコードの各バッチの最後のレコードの寿命 (ミリ秒) を測定します。寿命は、Lambda がバッチを受け取った時間と、バッチの最後のレコードがストリームに書き込まれた時間の差です。

ダッシュボード

AWS Lambda ULM - Overview (概要)

コーラーのロケーション、メモリ使用量、呼び出しサービス、上位 IAM ユーザ、エラー、メモリ使用量と期間別の上位関数など、AWS Lambda アクティビティの概要を表示します。

AWS Lambda ULM Overview dashboard.png

Log - Location of Callers (ログ - コーラーのロケーション)。過去 24 時間におけるコーラーの数とロケーションを世界地図上に表示します。

Log - Allocated Memory vs Memory Used (ログ - 割り当てメモリと使用メモリ)。過去 24 時間における割り当てメモリと使用メモリの比較を積み上げ横棒グラフで表示します。

AWS Services Invoking Functions (関数を呼び出した AWS サービス)。過去 24 時間に関数を呼び出した AWS サービスの数を折れ線グラフで表示します。

Top IAM User Invoking Functions (関数を呼び出した上位 IAM ユーザ)。過去 24 時間に関数を呼び出した IAM ユーザの数を折れ線グラフで表示します。

Errors Comparison - Today vs Yesterday vs Last Week (エラーの比較 - 今日と昨日と先週)。今日、昨日、先週のエラー (すべての Lambda 関数の合計エラー) を比較します。

Duration Comparison - Today vs Yesterday vs Last Week (期間の比較 - 今日と昨日と先週)。今日、昨日、先週の期間 (すべての Lambda 関数の合計呼び出し期間) を比較します。

Throttling Comparison - Today vs Yesterday vs Last Week (調整の比較 - 今日と昨日と先週)。今日、昨日、先週の調整された呼び出し (すべての Lambda 関数の合計調整呼び出し) を比較します。

Invocation Comparison - Today vs Yesterday vs Last Week (呼び出しの比較 - 今日と昨日と先週)。今日、昨日、先週の呼び出し回数 (すべての Lambda 関数の合計呼び出し) を比較します。

Log - Error Count (ログ - エラー数)。合計エラー数を表示します。

Log - Top Functions by MemoryUsed (ログ - 使用メモリ別の上位関数)。過去 24 時間における最大使用メモリの上位 10 件の関数をテーブル グラフで表示します。

Log - Top Functions by Duration (ログ - 期間別の上位関数)。過去 24 時間における平均期間の上位 10 件の関数をテーブル グラフで表示します。

AWS Lambda ULM - Error Analysis (エラー分析) 

AWS Lambda のエラー分析を表示します。AWSLambdaULMErrorAnalysis.png

Log - Error Count (ログ - エラー数)。合計エラー数を表示します。

Log - Error Breakdown by Function (ログ - 関数別のエラー詳細)。過去 24 時間における関数別のエラーを円グラフで表示します。 

Log - Top Error Messages (ログ - 上位エラー メッセージ)。過去 24 時間における上位 10 件のエラー メッセージと数をテーブルで表示します。

Error by Functions - Trend (関数ごとのエラー - 傾向)。過去 24 時間における関数の実行中のエラー数をグラフの線として表示し、平均呼び出しエラー数を破線として表示します。

Throttling by Functions - Trend (関数別の調整 - 傾向)。過去 24 時間における関数の調整済み呼び出し回数をグラフの線として表示し、平均調整済み呼び出しエラー数を破線として表示します。

IteratorAge by Functions - Trend (関数別のイテレータ エイジ - 傾向)。過去 24 時間におけるストリーム ベースの関数呼び出しの最大イテレータ エイジをグラフの線として表示し、平均イテレータ エイジを破線として表示します。

DeadLetterErrors by Functions - Trend (関数別のデッド レター エラー - 傾向)。過去 24 時間における関数の実行中のデッド レター エラー数をグラフの線として表示し、平均デッド レター エラー数を破線として表示します。

Log - AWS Services Invoking Functions - Outlier (ログ - 関数を呼び出した AWS サービス - 外れ値)。過去 24 時間に関数を呼び出した AWS サービスの外れ値を縦棒グラフで表示します。

Log - Duration by Hour (Sum) - Outlier (ログ - 時間ごとの期間 (合計) - 外れ値)。合計を外れ値グラフとして使用し、関数の期間としきい値を表示します。グラフでは、期間は線、しきい値は面で、過去 24 時間のタイムライン上で表示されます。

Log - Duration by Hour (Average) - Outlier (ログ - 時間ごとの期間 (平均) - 外れ値)。平均を外れ値グラフとして使用し、時間別の関数の期間としきい値を表示します。外れ値グラフでは、期間は線、しきい値は面で、過去 24 時間のタイムライン上で表示されます。

Log - Max Memory (MB) Used by Hour - Outlier (ログ - 時間ごとの最大使用メモリ (MB) - 外れ値)。過去 24 時間における関数別の最大使用メモリを外れ値グラフ上の線として示し、しきい値をタイムライン上に面として表示します。

AWS Lambda ULM - Performance Analysis I (パフォーマンス分析 I)

メモリ使用量、関数期間、最近のリクエスト詳細、計算使用量など、AWS Lambda のパフォーマンス分析を表示します。

AWSLambdaULMPerformanceAnalysisI.png

Log - Allocated Memory vs Memory Used (ログ - 割り当てメモリと使用メモリ)。過去 24 時間における割り当てメモリと使用メモリの比較を積み上げ横棒グラフで表示します。

Duration (ms) by Function - Timeline (関数別の期間 (ミリ秒) - タイムライン)。過去 24 時間における関数別の期間 (ミリ秒) をタイムラインの積み上げ縦棒グラフで表示します。

Recent Request Details (最近のリクエスト詳細)。関数、リクエスト ID、期間、課金期間、メモリ サイズ、最大使用メモリなど、過去 15 分間の AWS Lambda Cloudwatch ログの詳細を表示します。

Duration (ms) by Function (関数別の期間 (ミリ秒))。過去 24 時間における関数別の期間 (ミリ秒) を円グラフで表示します。

Max Memory (MB) Used by Function (関数別の最大使用メモリ (MB))。過去 24 時間における関数別の最大メモリ使用量 (MB) を円グラフで表示します。 

MaxMemoryUsed by Function - Timeline (関数別の最大使用メモリ - タイムライン)。過去 24 時間における関数別の最大メモリ使用量 (MB) をタイムラインで積み上げ縦棒グラフとして表示します。

Average Duration vs Average BilledDuration (平均期間と平均課金期間)。過去 24 時間における平均期間と平均課金期間の比較を積み上げ横棒グラフで表示します。

Compute Usage (GB-s) by Function - Timeline (関数別の計算使用量 (GB-s) - タイムライン)。過去 24 時間における関数別の毎秒の計算使用量 (GB-s) をタイムラインで積み上げ縦棒グラフとして表示します。

Compute Usage (GB-s) by Function (関数別の計算使用量 (GB-s))。過去 24 時間における関数別の毎秒の計算使用量 (GB-s) の情報を円グラフで表示します。

AWS Lambda ULM - Performance Analysis II (パフォーマンス分析 II)

同時実行、未使用メモリの高度な自己回帰傾向分析、時間別の課金期間、計算使用量など、AWS Lambda パフォーマンスの分析を表示します。 

AWSLambdaULMPerformanceAnalysisII.png


Top 10 Functions by Duration (期間別の上位 10 件の関数)。過去 24 時間における関数の実行期間 (ミリ秒) をグラフの線として表示し、平均期間を破線として表示します。

Unused Memory - Trend (未使用メモリ - 傾向)。メモリ サイズ、使用メモリ、および未使用メモリを折れ線グラフで示し、予測される未使用メモリをタイムライン上のトレンドラインとして示すことで、過去 24 時間における関数の未使用メモリの情報を表示します。このパネルは、高度な自己回帰 (AR) アルゴリズムを使用してデータのパターンを学習します。データに含まれるサイクリックなパターンを自動的に検出して、そのサイクルを予測に使用します。

Billed Duration by Hour - Trend (時間ごとの課金期間 - 傾向)。時間を折れ線グラフで示し、予測される課金期間をタイムライン上のトレンドラインとして示すことで、過去 24 時間における時間別の関数の課金期間の情報を表示します。  このパネルは、高度な自己回帰 (AR) アルゴリズムを使用してデータのパターンを学習します。データに含まれるサイクリックなパターンを自動的に検出して、そのサイクルを予測に使用します。 

Memory (MB) Used - Trend (使用メモリ (MB) - 傾向)。  過去 24 時間における関数別の最大使用メモリ (MB) の情報をグラフの線として表示し、予測される最大使用メモリをタイムライン上のトレンドラインとして表示します。  このパネルは、高度な自己回帰 (AR) アルゴリズムを使用してデータのパターンを学習します。データに含まれるサイクリックなパターンを自動的に検出して、そのサイクルを予測に使用します。

Compute Usage (GB-s) - Trend (計算使用量 (GB-s) - 傾向)。過去 24 時間における関数別の毎秒の計算使用量 (GB-s) の情報をグラフの線として表示し、予測される計算使用量をタイムライン上のトレンドラインとして表示します。  このパネルは、高度な自己回帰 (AR) アルゴリズムを使用してデータのパターンを学習します。データに含まれるサイクリックなパターンを自動的に検出して、そのサイクルを予測に使用します。

UnreservedConcurrentExecutions Comparison - Today vs Yesterday vs Last Week (予約されていない同時実行の比較 - 今日と昨日と先週)。今日、昨日、先週の予約されていない同時実行数を比較します。

ConcurrentExecutions by Functions (関数別の同時実行)。過去 24 時間におけるカスタム同時実行制限が定義された関数の同時実行数をグラフの線として表示し、リージョン別の同時実行数の合計数を破線として表示します。

AWS Lambda ULM - Request Analysis (リクエスト分析) 

関数、コーラーのロケーションと詳細、呼び出し、および上位の関数、コーラー タイプ、Source IP、コーラーなど、AWS Lambda でのリクエストに関する情報を表示します。

AWS Lambda ULM request analysis dashboard.png

Function by Version_Alias, RequestID (バージョン エイリアス、リクエスト ID 別の関数)。過去 1 時間における関数、バージョン エイリアス、およびリクエスト ID の詳細をテーブル グラフで表示します。

Location of Callers (コーラーのロケーション)。過去 24 時間におけるコーラーの数とロケーションを世界地図上に表示します。

Function Callers Details (関数コーラーの詳細)。関数名、関数バージョン、コーラー、コーラー タイプ、Source IP、AWS リージョン、カウントなど、過去 15 分間の関数コーラーの詳細を表示します。

Invoke Breakdown by Function Name (関数名別の呼び出し詳細)。過去 24 時間における関数名別の CloudTrail Lambda 関数呼び出しイベントの数を円グラフで表示します。

Invoke Breakdown by Function Version (関数バージョンごとの呼び出し詳細)。過去 24 時間におけるバージョン別の CloudTrail Lambda 関数呼び出しイベントの数を折れ線グラフで表示します。

Metrics - Invocation By Function - Trend (メトリクス - 関数別の呼び出し - 傾向)。過去 24 時間における関数呼び出しの数と傾向を折れ線グラフで表示します。

Top Functions (上位関数)。過去 1 時間におけるリクエスト数の上位 10 件の関数をテーブル グラフで表示します。

Top Caller Types (上位コーラー タイプ)。過去 1 時間におけるリクエスト数の上位 10 件のコーラー タイプをテーブル グラフで表示します。

Top Source IPs (上位 Source IP)。過去 1 時間におけるリクエスト数の上位 10 件の Source IP をテーブル グラフで表示します。

Top Callers (上位コーラー)。過去 1 時間におけるリクエスト数の上位 10 件のコーラーをテーブル グラフで表示します。

Log - Pass vs Fail Requests (ログ - 成功および失敗リクエスト)。過去 24 時間において関数別の成功したリクエストと失敗したリクエストの比較を積み上げ縦棒グラフで表示します。

Requests by Function, Version_Alias Counts (関数とバージョン エイリアス数別のリクエスト)。過去 1 時間における関数とバージョン エイリアス別のリクエストの情報を積み上げ縦棒グラフで表示します。

Requests by Version_Alias (バージョン エイリアス別のリクエスト)。過去 24 時間におけるバージョン エイリアス別のリクエスト数を円グラフで表示します。

Threat Table based on Caller IP Address (コーラー IP アドレスに基づいた脅威テーブル)。Source IP、脅威の信頼度、アクター、関数名、コーラー、ユーザ エージェント、ラベル名、カウントなど、過去 24 時間のコーラー IP アドレスに基づいた脅威の詳細を表示します。

Invocation by Function Version  - Trend (関数バージョン別の呼び出し - 傾向)。過去 24 時間におけるバージョン別の CloudTrail Lambda 関数呼び出しイベントの数を折れ線グラフで表示します。

AWS Lambda ULM - Usage Analysis (使用状況分析)

AWS サービス、ユーザ エージェント、および IAM ユーザによる関数の使用など、AWS Lambda の使用状況の情報を表示します。 

AWSLambdaULMUsageAnalysis.png

Time Compare - AWS Services Invoking Functions (時間の比較 - 関数を呼び出した AWS サービス)。AWS サービスが今日と昨日に行った呼び出し回数を比較します。

AWS Services Invoking Functions - Trend (関数を呼び出した AWS サービス - 傾向)。過去 24 時間において関数を呼び出した AWS サービスの数と傾向を折れ線グラフで表示します。

Time Compare - User Agent (時間の比較 - ユーザ エージェント)。異なるユーザ エージェントが今日と昨日に行った呼び出し回数を比較します。

User Agent Breakdown (ユーザ エージェントの詳細)。過去 24 時間におけるユーザ エージェント別の関数呼び出しイベント数を横棒グラフで表示します。

IAM User Invoking Functions - Trend (関数を呼び出した IAM ユーザ - 傾向)。過去 24 時間において関数を呼び出した IAM ユーザの数と傾向を折れ線グラフで表示します。

Top IAM User Invoking Functions (関数を呼び出した上位 IAM ユーザ)。過去 24 時間に関数を呼び出した IAM ユーザの数を折れ線グラフで表示します。

IAM User Invoking Functions - Outlier (関数を呼び出した IAM ユーザ - 外れ値)。過去 24 時間に関数を呼び出した IAM ユーザの外れ値を縦棒グラフで表示します。

Time Compare - IAM User Invoking Functions (時間の比較 - 関数を呼び出した IAM ユーザ)。IAM ユーザが今日と昨日に行った呼び出し回数を比較します。

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